「無自覚なモデル改善」ほど無駄なものはない。ビジネスの問題をいかにして機械学習の問題に落とし込むのか。データサイエンスに閉じた問題を解くだけのデータサイエンティストは生き残れない。
もくじ情報：１章　評価指標とＫＰＩ（機械学習と評価指標；機械学習と最適化計算　ほか）；２章　回帰の評価指標（回帰とは；データセットと回帰モデルの準備　ほか）；３章　二値分類における評価指標（二値分類と評価指標；データセット　ほか）；４章　多クラス分類の評価指標（多クラス分類とは；データセット　ほか）；付録　ビジネス構造の数理モデリング

高柳　慎一(タカヤギ　シンイチ)
２０２０年総合研究大学院大学複合科学研究科博士課程修了、博士（統計科学）